Мотивация и преимущества AutoML Процесс построения модели машинного обучения включает в себя множество шагов: от предварительной обработки данных, выбора функций, выбора модели до настройки гиперпараметров. Каждый шаг требует определенного уровня знаний и может занять много времени. Автоматизированное машинное обучение, или AutoML, направлено на автоматизацию этих шагов, делая машинное обучение более доступным и эффективным. Интуиция. Представьте, что вы печете торт. Вам нужно..

Краткая история поиска нейронной архитектуры и не только В 2016 году на arXiv была незаметно опубликована интересная статья группой ученых-исследователей из Google Brain, которая использовала машинное обучение (ML) для создания новых моделей ML. Никто не ожидал, что это вызовет всевозможные споры об исследованиях машинного обучения и поставит Google на первое место в следующие три года. Затем лауреату премии Тьюринга в Google потребовалось еще три года, чтобы полностью..

"Машинное обучение" Перенос нейронной архитектуры NAT может стать следующим большим шагом в глубоком обучении Топология нейронной сети описывает, как нейроны соединяются в сеть. Эта архитектура легко адаптируется, а новые топологии часто приветствуются как прорыв в исследованиях нейронных сетей. От появления персептрона в 1958 году до нейронной сети с прямой связью, моделей долгосрочной / краткосрочной памяти и - совсем недавно - генеративных состязательных сетей, разработанных..